数字图像处理学习笔记（十二）快速傅里叶变换和高斯滤波器实现图像模糊（低通滤波）

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#图像处理 #matlab #fft #图像模糊 #高斯低通滤波

本文详细介绍了如何使用傅里叶变换和理想低通滤波实现图像模糊处理，通过实验展示了从添加高斯噪声到最终图像模糊效果的全过程，包括距离计算、滤波器设计和反变换操作。

实验截图：

  • 低通滤波实现图像模糊
    在这里插入图片描述

实验代码：

img = imread('erciyuan.jpg');
img = rgb2gray(img);
d0 = 80;%我们设定的阈值
img_noise = imnoise(img,'gaussian');%加入高斯噪声
img_fft = fftshift(fft2(double(img_noise))); %傅里叶变换得到频谱
[m,
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数字图像处理学习笔记（十三）用快速傅里叶变换和高斯滤波器实现图像锐化（高通滤波）
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实验截图： 高斯高通滤波处理后的图: 实验代码： img = imread('erciyuan.jpg'); img = rgb2gray(img); d0 = 10;%我们设定的阈值 img_noise = imnoise(img,'gaussian');%加入高斯噪声 img_fft = fftshift(fft2(double(img_noise)));%傅里叶变换得到频谱 [m,n] = size(img_fft); m_mid = round(m/2);%原图像高的一半 用于得到中心点坐标
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图像去模糊
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